大多数情况下，浏览器查询到的都是缓存数据，如果缓存数据与数据库数据存在较大差异，可能会产生比较严重的后果。

所以我们必须保证数据库数据、缓存数据的一致性，这就是缓存与数据库的同步。

1. 数据同步策略

1.1 缓存数据同步常见方式

缓存数据同步的常见方式有三种：

设置有效期：给缓存设置有效期，到期后自动删除。再次查询时更新

• 优势：简单、方便
• 缺点：时效性差，缓存过期之前可能不一致
• 场景：更新频率较低，时效性要求低的业务

同步双写：在修改数据库的同时，直接修改缓存

• 优势：时效性强，缓存与数据库强一致
• 缺点：有代码侵入，耦合度高；
• 场景：对一致性、时效性要求较高的缓存数据

异步通知：修改数据库时发送事件通知，相关服务监听到通知后修改缓存数据

• 优势：低耦合，可以同时通知多个缓存服务
• 缺点：时效性一般，可能存在中间不一致状态
• 场景：时效性要求一般，有多个服务需要同步

1.2 异步通知缓存同步实现方案

而异步实现又可以基于MQ或者Canal来实现：

1. 基于MQ的异步通知

解读：

• 商品服务完成对数据的修改后，只需要发送一条消息到MQ中。
• 缓存服务监听MQ消息，然后完成对缓存的更新。
• 依然有少量的代码侵入。

1. 基于Canal的通知

解读：

• 商品服务完成商品修改后，业务直接结束，没有任何代码侵入
• Canal监听MySQL变化，当发现变化后，立即通知缓存服务
• 缓存服务接收到canal通知，更新缓存
• 代码零侵入

2. 安装Canal

2.1 认识Canal

Canal [kə'næl]，译意为水道/管道/沟渠，canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目，基于Java开发。

基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费。

GitHub的地址：https://github.com/alibaba/canal

Canal是基于MySQL的主从同步来实现的

2.1.1 MySQL主从同步原理

• 1)MySQL master 将数据变更写入二进制日志( binary log)，其中记录的数据叫做binary log events
• 2)MySQL slave 将 master 的 binary log events拷贝到它的中继日志(relay log)
• 3)MySQL slave 重放 relay log 中事件，将数据变更反映它自己的数据

2.1.2 Canal实现原理

Canal就是把自己伪装成MySQL的一个slave节点，从而监听master的binary log变化。

再把得到的变化信息通知给Canal的客户端，进而完成对其它数据库的同步。

2.2 安装和配置Canal

Canal是基于MySQL的主从同步功能，因此必须先开启MySQL的主从功能才可以。

这里以之前用Docker运行的mysql为例进行操作：

2.2.1 开启MySQL主从

一、开启binlog

打开mysql容器挂载的日志文件，在/tmp/mysql/conf目录:

修改文件：

vi /tmp/mysql/conf/my.cnf

添加内容：

log-bin=/var/lib/mysql/mysql-bin
binlog-do-db=heima

配置解读：

• log-bin=/var/lib/mysql/mysql-bin：设置binary log文件的存放地址和文件名，叫做mysql-bin
• binlog-do-db=heima：指定对哪个database记录binary log events，这里记录heima这个库
• 

最终完整my.cnf文件：

[mysqld]
skip-name-resolve
character_set_server=utf8
datadir=/var/lib/mysql
server-id=1000
log-bin=/var/lib/mysql/mysql-bin
binlog-do-db=heima

docker重启mysql服务：

docker restart mysql

重启完成后查看一下mysql的data目录：生成了binary log文件

二、设置用户权限

需要给从库设置权限

添加一个仅用于数据同步的账户，出于安全考虑，这里仅提供对heima这个库的操作权限

create user canal@'%' IDENTIFIED by 'canal';
GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT,SUPER ON *.* TO 'canal'@'%' identified by 'canal';
FLUSH PRIVILEGES;

重启mysql容器

docker restart mysql

测试设置是否成功：在mysql控制台，或者Navicat中，输入命令并运行：

show master status;

PS：由于刚刚又重启了一次mysql，所以增加了新的binary log文件：000002

2.2.2 安装Canal

一、创建Docker网络

需要创建一个网络，将MySQL、Canal放到同一个Docker网络中：

docker network create heima

让mysql加入这个网络：

docker network connect heima mysql

二、安装Canal

课前资料中提供了canal的镜像压缩包，本地上传到远程虚拟机：

通过以下命令导入镜像到docker：

docker load -i canal.tar

然后运行命令创建Canal容器：

docker run -p 11111:11111 --name canal \
-e canal.destinations=heima \
-e canal.instance.master.address=mysql:3306  \
-e canal.instance.dbUsername=canal  \
-e canal.instance.dbPassword=canal  \
-e canal.instance.connectionCharset=UTF-8 \
-e canal.instance.tsdb.enable=true \
-e canal.instance.gtidon=false  \
-e canal.instance.filter.regex=heima\\..* \
--network heima \
-d canal/canal-server:v1.1.5

说明:

• -p 11111:11111：这是canal的默认监听端口，端口映射
• -e canal.destinations=heima：canal集群名称
• -e canal.instance.master.address=mysql:3306：数据库地址和端口，如果不知道mysql容器地址，可以通过docker inspect 容器id来查看
• -e canal.instance.dbUsername=canal：数据库用户名
• -e canal.instance.dbPassword=canal ：数据库密码
• -e canal.instance.filter.regex=：要监听的表名称

表名称监听支持的语法：

mysql 数据解析关注的表，Perl正则表达式.
多个正则之间以逗号(,)分隔，转义符需要双斜杠(\\)
常见例子：
1.  所有表：.*   or  .*\\..*
2.  canal schema下所有表： canal\\..*
3.  canal下的以canal打头的表：canal\\.canal.*
4.  canal schema下的一张表：canal.test1
5.  多个规则组合使用然后以逗号隔开：canal\\..*,mysql.test1,mysql.test2

通过以下命令动态查看一下Canal的运行日志(ctrl+c退出)：

docker logs -f canal

Canal启动成功后，如何知道Cancl是否已与MySql建立连接？

首先，可以通过以下命令进行Canal容器内部：

docker exec -it canal bash

其次，查看一下Canal的运行日志：

tail -f canal-server/logs/canal/canal.log

可以看到Canal运行正常

再次，查看一下"数据库"heima的日志：

tail -f canal-server/logs/heima/heima.log

可以看到Canal先尝试连接mysql，连接成功后会去找binlog二进制文件(此处是000002)，找到后开始做主从同步

证明Canal安装成功了

最后退出Canal容器：

exit

3. 监听Canal

3.1 客户端

Canal提供了各种语言的客户端，当Canal监听到binlog变化时，会通知Canal的客户端。

我们可以利用Canal提供的Java客户端，监听Canal通知消息。当收到变化的消息时，完成对缓存的更新。

不过Canal默认提供的官方Java客户端是比较麻烦的

所以这里我们会使用GitHub上的第三方开源的canal-starter客户端。

地址：https://github.com/NormanGyllenhaal/canal-client

canal-starter与SpringBoot完美整合，自动装配，比官方客户端要简单好用很多

3.2 实现监听

3.2.1 引入依赖

<!--canal客户端-->
<dependency><groupId>top.javatool</groupId><artifactId>canal-spring-boot-starter</artifactId><version>1.2.1-RELEASE</version>
</dependency>

3.2.2 编写配置

canal:destination: heima # canal集群名/实例名，要与安装canal时设置的名称一致(跟canal-server运行时设置的destination一致)server: 10.193.193.141:11111 # canal服务地址

3.2.3 修改Item实体类

通过@Id、@Column、等注解完成Item与数据库表字段的映射：

package com.heima.item.pojo;import com.baomidou.mybatisplus.annotation.IdType;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableField;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableId;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;
import lombok.Data;
import org.springframework.data.annotation.Id;
import org.springframework.data.annotation.Transient;import java.util.Date;@Data
@TableName("tb_item")
public class Item {@TableId(type = IdType.AUTO)@Idprivate Long id;//商品idprivate String name;//商品名称private String title;//商品标题private Long price;//价格(分)private String image;//商品图片private String category;//分类名称private String brand;//品牌名称private String spec;//规格private Integer status;//商品状态 1-正常，2-下架private Date createTime;//创建时间private Date updateTime;//更新时间@TableField(exist = false)@Transientprivate Integer stock;@TableField(exist = false)@Transientprivate Integer sold;
}

3.2.4 编写监听器

通过实现EntryHandler<T>接口编写监听器，监听Canal消息。注意两点：

• 实现类通过@CanalTable("tb_item")指定监听的表信息
• EntryHandler的泛型是与表对应的实体类

package com.heima.item.config;import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.heima.item.pojo.Item;
import org.checkerframework.checker.units.qual.A;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;
import top.javatool.canal.client.annotation.CanalTable;
import top.javatool.canal.client.handler.EntryHandler;/*** 每当数据库发生增删改，会将对应的数据传递给以下三个方法*/
@CanalTable("tb_item")
@Component
public class ItemHandler implements EntryHandler<Item> {@Autowiredprivate RedisHandler redisHandler;@Autowiredprivate Cache<Long, Item> itemCache;@Overridepublic void insert(Item item) {// PS：本地缓存效率更高，建议放到redis缓存前处理// 写数据到本地JVM进程缓存itemCache.put(item.getId(), item);// 写数据到redis缓存redisHandler.saveItem(item);}@Overridepublic void update(Item before, Item after) {// 更新本地JVM进程缓存数据itemCache.put(after.getId(), after);// 更新redis缓存数据redisHandler.saveItem(after);}@Overridepublic void delete(Item item) {// 删除本地JVM进程缓存数据itemCache.invalidate(item.getId());// 删除redis缓存数据redisHandler.deleteItemById(item.getId());}
}

注意：上面这里对Redis的操作都封装到了RedisHandler这个对象中，用到时直接调用即可

是之前做缓存预热时编写的一个配置类，内容如下：

package com.heima.item.config;import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.heima.item.pojo.Item;
import com.heima.item.pojo.ItemStock;
import com.heima.item.service.IItemService;
import com.heima.item.service.IItemStockService;
import org.springframework.beans.factory.InitializingBean;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
import org.springframework.stereotype.Component;import javax.annotation.Resource;
import java.util.List;/*** 实现redis缓存预热* 项目启动那一刻，就会创建RedisHandler这个Bean，并注入redisTemplate对象，然后执行afterPropertiesSet()*/
@Component
public class RedisHandler implements InitializingBean {@Autowiredprivate RedisTemplate redisTemplate;@Autowiredprivate IItemService itemService;@Autowiredprivate IItemStockService stockService;/*** from jackson* spring里一个默认的json处理工具ObjectMapper* 静态常量，工具*/private static final ObjectMapper MAPPER = new ObjectMapper();/*** 初始化缓存* @throws Exception*/@Overridepublic void afterPropertiesSet() throws Exception {// 1. 查询商品信息(此处理应仅查询热点数据，实际因为此次演示数据不多，所以全查全放到缓存中)List<Item> itemList = itemService.list();// 2. 放入缓存for (Item item : itemList) {// 2.1 item序列化为jsonString json = MAPPER.writeValueAsString(item);// 2.2 存入redisredisTemplate.opsForValue().set("item:id:"+item.getId(), json); //key=前缀"item:id:"+id，value=json}// 3. 查询商品库存信息(同上)List<ItemStock> stockList = stockService.list();// 4. 放入缓存for (ItemStock stock : stockList) {// 4.1 stock序列化为jsonString json = MAPPER.writeValueAsString(stock);// 4.2 存入redisredisTemplate.opsForValue().set("item:stock:id:"+stock.getId(), json);}}public void saveItem(Item item) {try {String json = MAPPER.writeValueAsString(item);redisTemplate.opsForValue().set("item:id:" + item.getId(), json);} catch (JsonProcessingException e) {throw new RuntimeException(e);}}public void deleteItemById(Long id) {redisTemplate.delete("item:id:" + id);}
}

3.2.5 测试

重启ItemApplication和ItemApplication2这两个微服务：

从控制台中可以看到在服务启动成功后会一直收到消息，证明java代码已经与Canal建立起连接了

访问http://localhost:8081/item/10001

初始项目中老师已经给准备好了管理数据操作界面，可以直接使用

访问http://localhost:8081

修改一下商品信息

查看一下idea控制台日志，发现刚才操作数据库时，有日志，说明数据修改了

然后，再来访问http://localhost:8081/item/10001，查看数据是否已发生变化

最后，再通过RDM来看一下redis缓存数据

至此实现了：当数据库数据发生变化时，缓存都会跟着一起变

4. 多级缓存架构总结

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1. 红框是本节11.4实现的内容

1. 蓝框时本次课程未实现的内容(可以参考绿框实现)